Ben, belgelerinle çalışan yapay zeka RAG chatbotu geliştiririm

PDF ve şirket dokümanlarında kaybolan bilgiyi, kaynaklara dayalı yanıt veren bir yapay zekâ chatbotuna dönüştürürüm. Müşteri destek ekibi, iç bilgi bankası, ürün dokümantasyonu ve çalışan destek asistanı için RAG sistemi geliştiririm.

Veloquence’te Qdrant tabanlı bilgi altyapısı, doküman işleme ve AI ajanlarını geliştirdim. TalksyAI’de pgvector kullandım. İhtiyaca göre Python/FastAPI, Qdrant veya PostgreSQL/pgvector, tek LLM sağlayıcısı ve sade bir web sohbet arayüzü kullanırım.

PAKETLER
Temel: Metin içeren en fazla 5 PDF, toplam 100 sayfa; tek bilgi bankası, temel web chat ve kaynak belge adının gösterimi.
Standart: En fazla 20 PDF, toplam 400 sayfa; belge yükleme ekranı, konuşma geçmişi ve temel giriş koruması.
Pro: En fazla 50 PDF, toplam 1000 sayfa; standart kapsam, tek yetkili API/CRM aracı ve 2 kullanıcı rolü.

Belgelerden metin çıkarma, parçalara ayırma, embedding ve ilgili içeriği geri getirme akışını kurarım. Yanıt bulunamayan sorular için sınırları belirler, kararlaştırılan soru setiyle test ederim. RAG, modeli sıfırdan eğitmek değildir; AI yanıtlarında hata olabileceği için kritik kullanımda insan kontrolü gerekir.

Kaynak kod, kurulum notları ve örnek soru testleri teslim edilir. Revizyonlar mevcut kapsam içindedir. OCR/taranmış PDF, özel tasarım, çoklu dil, ek kanal ve ek entegrasyonlar ayrıca değerlendirilir. Hosting ve ücretli model/embedding kullanım bedelleri dahil değildir. Belgelerin kullanım hakkı müşteriye ait olmalıdır. İhtiyacını ve örnek belgelerini Bionluk üzerinden paylaşarak kapsamı netleştirebiliriz.